如今，深度学习依赖海量的数据进行训练。神经网络需要大量的实例来区分不同的事物，例如区分狗和马。这种数据驱动的方式虽然与我们大脑的学习方式有所不同（比如小孩很少需要通过反复的提醒来区分狗和马），但随着技术的发展，深度学习模型正在朝着需要更少数据的方向发展。目前，虽然我们能够获取大量数据来训练深度学习...
深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的一个子领域,近年来在人工智能(AI)领域取得了革命性的进展。其核心在于利用多层人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)从数据中自动提取特征并进行学习。本文将深入探讨深度学习中的三种主要神经网络架构:基础人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(Convolutional Ne...
神经网络中对成本敏感的学习 一、神经网络的历史 神经网络是当今深度学习领域技术突破的基石。神经网络可被看作是一种大规模并行的简单处理单元,它能够存储知识(knowledge)并使用这种知识来做出预测。 神经网络需要通过学习过程来从其环境中获取知识,这个过程模拟了生物大脑的工作方式。然后,被称为突触权重(synaptic weigh...
生成式AI首先通过深度学习从大量数据中学习到数据的内在结构和规律,然后利用强化学习来探索最优的行为策略,最后通过神经网络生成新的、符合要求的数据。 回顾历史,生成式AI的发展可追溯到20世纪50年代。当时的科学家们开始研究如何让计算机产生艺术作品。然而,由于计算能力的限制,这一领域的发展一直较为缓慢。直到2006年...
1986年鲁姆哈特和麦克莱尔等在BP算法的基础上发展提出了BP神经网络模型。 系统地解决了多层网络中隐单元连接权的学习问题 并在数学上给出了完整的推导 鲁姆哈特和麦克莱尔等 2006年杰弗里·辛顿 2006年杰弗里·辛顿的一篇文章开辟了深度学习的新领域,经过他改进的算法可以对七层或更多层的深度神经网络进行训练。 杰弗里...
发展过程 1986年Rumelhart等人提出了人工神经网络的反向传播算法,掀起了神经网络在机器学习中的热潮,神经网络中存在大量的参数,存在容易发生过拟合、训练时间长的缺点,但是对比Boosting、Logistic回归、SVM等基于统计学习理论的方法(也可以看做具有一层隐层节点或不含隐层节点的学习模型,被称为浅层模型)来说,具有较大的...
神经网络：一种可以通过观测数据使计算机学习的仿生语言范例 深度学习：一组强大的神经网络学习技术 神经...
CNN,全称是“卷积神经网络”(Convolutional Neural Network),是一种深度学习模型,常用于图像识别、视频分析、自然语言处理等多个领域。它的出现彻底改变了我们对机器学习尤其是计算机视觉的理解。想象一下,你在一张照片中寻找某个特定的物体,或者在一段视频中识别出不同的场景,CNN就是为了这类任务而生的。
深度学习、神经网络和机器视觉是AI技术中的重要组成部分。这些技术的应用在计算机视觉、自然语言处理和医疗诊断等领域显示出了巨大的潜力。随着技术的不断进步和创新,我们有理由相信,深度学习、神经网络和机器视觉将继续引领AI技术的发展,并为人类社会带来更多的创新与进步。
近年来，人工智能技术犹如一匹疾驰的黑马，在科技领域展开了波澜壮阔的篇章，而深度学习作为核心驱动力，正以前所未有的速度推动科技进步。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）以其在图像识别、语音识别等领域的卓越表现，成为深度学习领域的一颗璀璨明星。追溯CNN的历史脉络，其诞生源于对生物视觉系统...